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龍圖騰網(wǎng)恭喜河海大學申請的專利一種融合DVL的水下視覺-慣性-聲學里程計定位方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN119756338B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-05-09發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510258436.9，技術領域涉及：G01C21/00；該發(fā)明授權一種融合DVL的水下視覺-慣性-聲學里程計定位方法是由王俊瑋;劉志林;黃浩乾;王迪;王冰設計研發(fā)完成，并于2025-03-06向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種融合DVL的水下視覺-慣性-聲學里程計定位方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種融合DVL的水下視覺?慣性?聲學里程計定位方法，屬于機器人導航定位技術領域。本發(fā)明首先將相機采集到的水下圖像、IMU和DVL獲取的載體運動數(shù)據(jù)作為輸入信息進行時間對齊和空間坐標系轉(zhuǎn)換；再對圖像進行特征點提取構建視覺重投影殘差，基于特征點數(shù)量和重投影殘差動態(tài)調(diào)整視覺信息的權重占比；基于預積分計算相鄰幀間的IMU數(shù)據(jù)增量構建慣性殘差；根據(jù)DVL測量得到的速度信息計算圖像幀間的位移變化構建DVL殘差；基于貝葉斯最大后驗估計建立非線性最小二乘優(yōu)化函數(shù)；通過滑動窗口機制在后端融合視覺、慣性和聲學測速數(shù)據(jù)，構建多約束聯(lián)合優(yōu)化模型，提高水下環(huán)境中視覺?慣性?聲學里程計系統(tǒng)魯棒性和準確性。

本發(fā)明授權一種融合DVL的水下視覺-慣性-聲學里程計定位方法在權利要求書中公布了：1.一種融合DVL的水下視覺-慣性-聲學里程計定位方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：S1：將單目相機獲取的圖像信息、IMU得到的慣性信息以及DVL測量的三維速度信息作為輸入信息，對每一幀圖像進行特征提取與匹配得到特征點，同時對相鄰幀間的慣性信息做IMU預積分，并將DVL測量值關聯(lián)至時間關系最近的圖像幀；S2：根據(jù)步驟S1得到的特征點，通過單目相機初始化方法恢復相機無尺度約束的初始位姿，引入步驟S1得到的與圖像幀時間關聯(lián)后的DVL三維速度信息和單目相機初始化方法恢復的無尺度約束的初始位姿對比得到尺度因子和相機關鍵幀速度的粗略估計值；S3：根據(jù)步驟S1得到的特征點、IMU預積分結(jié)果和DVL測量的三維速度信息分別構建視覺重投影殘差、IMU慣性殘差和DVL速度殘差，考慮IMU慣性信息和DVL速度信息建立MAP估計問題，最大化后驗分布并假定高斯噪聲，將MAP估計視為一個優(yōu)化問題，基于Levenberg-Marquardt非線性最小二乘優(yōu)化方法求解該優(yōu)化函數(shù)，在步驟S2得到的無尺度約束的初始位姿和相機關鍵幀速度粗略估計值的基礎上恢復準確的系統(tǒng)初始位姿、速度和關鍵參數(shù)，所述關鍵參數(shù)包括重力方向、尺度；S4：根據(jù)步驟S1得到的特征點和步驟S3構建的視覺重投影殘差，設計一種自適應動態(tài)權重因子，與Huber魯棒核函數(shù)共同作用以降低圖像質(zhì)量對位姿估計準確性的影響；S5：在局部優(yōu)化階段，基于因子圖概率模型和貝葉斯最大后驗推斷建立非線性目標二次型函數(shù)，將DVL速度殘差耦合至局部優(yōu)化因子圖中，和重投影殘差、慣性殘差共同構建后端多傳感器聯(lián)合代價函數(shù)，通過最小化代價函數(shù)得到姿態(tài)和位置的最優(yōu)估計。

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